MATLAB深度学习机器学习、神经网络与人工智能 pdf epub mobi txt 电子书下载在线阅读 2026

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出版者:清华大学出版社作者:Phil Kim 出品人: 页数:132 译者: 出版时间:2018-3 价格:49.8 装帧:平装 isbn号码:9787302496380 丛书系列:

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具体描述

MATLAB深度学习

在《MATLAB深度学习　机器学习、神经网络与人工智能》深入浅出的指导方式下，开启MATLAB深度学习与人工智能之旅吧！《MATLAB深度学习　机器学习、神经网络与人工智能》开篇介绍机器学习的基础知识，然后逐渐铺开，分别讨论神经网络、深度学习以及卷积神经网络。为将理论知识与实际应用完美结合，《MATLAB深度学习　机器学习、神经网络与人工智能》将

MATLAB作为书中示例及案例分析的基础编程语言和开发工具。

通过学习《MATLAB深度学习　机器学习、神经网络与人工智能》，你将能应对当今现实世界中的一些大数据、智能机器人以及其他复杂数据问

题。你将体会到，在当前的智能数据分析与应用中，深度学习是机器学习领域更高级、更智能

的方面。

主要内容

● 使用MATLAB进行深度学习

● 学习单层神经网络和多层神经网络

● 应用卷积层与池化层

● 用卷积层和池化层构建MNIST示例

图书特色：

★行文通俗易懂，多简单明了的图示，少数学公式

★不懂数学和编程没关系，可以跳过公式和代码，迅速了解机器学习、神经网络、多层神经网络、深度学习的发展脉络与概念关系

★只需矩阵、函数等简单的数学知识，就可以跟随作者上手深度学习编程

★丰富的Matlab范例代码，工科学生，都能马上上手

编辑推荐：

《MATLAB深度学习　机器学习、神经网络与人工智能》是一本关于深度学习的入门书籍。

作者Phil Kim博士是一位研究人工智能数据处理及机器学习的技术专家，同时具有丰富的 MATLAB 编程及应用经验。这使得本书既有理论深度，又紧密结合实际。

《MATLAB深度学习　机器学习、神经网络与人工智能》不仅适用于在深度学习领域开展研究的科研人员，也适用于深度学习应用的开发者。

本书深入浅出地介绍人工智能、机器学习、神经网络、深度学习这些关键概念以及它们之间的关联，并着重介绍监督学习这类机器学习方法。

为便于读者理解，本书提供了大量示例，并利用 MATLAB 语言完成了代码实现。结合对代码的分析与讲解，致力于使读者更清晰地理解书中所涉及的理论知识。

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《Python数据科学实战：从零构建智能应用》本书是一本面向初学者的Python数据科学实战指南，旨在帮助读者掌握从数据采集、清洗、分析到模型构建和部署的完整流程。全书围绕一系列真实世界的应用场景展开，通过循序渐进的案例，让读者在动手实践中理解和掌握数据科学的核心概念与技术。核心内容概览：数据采集与预处理：介绍如何使用Python的强大库，如`requests`和`BeautifulSoup`进行网络爬虫，从网页抓取结构化或非结构化数据；讲解如何使用`pandas`处理各种格式的数据文件（CSV, Excel, JSON等），包括数据导入、缺失值处理、异常值检测与修正、数据类型转换、数据合并与重塑等关键步骤。重点在于培养读者对数据质量的敏感度，以及掌握有效的数据清洗策略。探索性数据分析 (EDA)：深入讲解如何利用`matplotlib`和`seaborn`进行数据可视化，包括绘制各类统计图表（直方图、箱线图、散点图、热力图等），以直观地发现数据中的模式、趋势和关联性。通过EDA，读者将学会如何提出有价值的数据洞察，为后续的建模工作奠定基础。数据建模基础：介绍基于`scikit-learn`库的经典机器学习算法。从线性模型（线性回归、逻辑回归）入手，讲解模型训练、评估（准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等）以及模型选择的标准。随后，深入讲解决策树、随机森林、支持向量机(SVM)等非线性模型，以及聚类算法（K-Means）在无监督学习中的应用。每个算法都配有详细的理论解释和具体的Python代码实现，并结合实际数据集进行训练与调优。文本数据处理与分析：针对自然语言处理(NLP)领域，本书介绍了如何使用`NLTK`和`spaCy`等库进行文本预处理，如分词、去除停用词、词干提取或词形还原。讲解TF-IDF、词袋模型等文本特征表示方法，并演示如何使用这些特征训练文本分类器，例如垃圾邮件检测或情感分析。时间序列分析入门：介绍时间序列数据的特点，以及如何使用`pandas`进行时间序列的重采样、滑动窗口操作。讲解ARIMA模型等经典时间序列预测方法，并演示如何在Python中实现这些模型，以预测股票价格、销售额等随时间变化的数据。数据可视化进阶：除了基本的图表绘制，本书还将介绍如何使用`plotly`等交互式可视化库，创建动态、可交互的数据仪表板，从而更有效地传达分析结果。模型部署基础：简要介绍如何将训练好的机器学习模型打包，以便在实际应用中使用。可能涉及使用`pickle`或`joblib`保存模型，以及如何构建简单的Web API（例如使用`Flask`）来提供模型预测服务。本书特色：实战导向：每一章都围绕一个或多个具体的应用场景展开，例如用户行为分析、产品推荐系统、图像分类等，确保读者学到的知识能够直接应用于解决实际问题。循序渐进：内容组织上从基础概念到复杂技术，逐步深入，适合不同背景的读者。代码驱动：提供大量可运行的Python代码示例，读者可以复制代码、修改并运行，加深理解。强调理解：不仅仅提供代码，更注重解释每个步骤背后的原理和逻辑，帮助读者建立扎实的理论基础。覆盖广泛：涵盖了数据科学生命周期的关键环节，为读者构建一个完整的数据科学知识体系。目标读者：对数据科学、机器学习和人工智能感兴趣的在校学生。希望转型或提升数据分析能力的软件工程师、数据分析师。需要利用数据驱动决策的业务人员。任何希望通过Python掌握数据科学技能的初学者。通过本书的学习，读者将能够独立完成数据科学项目，从原始数据中提炼有价值的见解，并构建出能够解决实际问题的智能应用。

作者简介

Phil Kim博士是一名经验丰富的MATLAB程序员和用户。他致力于研究来源于人工智能的海量数据的处理算法，并且研究机器学习。他曾任韩国航天航空研究院高级研究员。在该院他的主要任务是开发用于无人驾驶飞行器的自主飞行算法和机载软件。他在攻读博士学位期间开发了一款名为Clickey的屏幕键盘程序，该程序成为他当前就任韩国国家康复研究院高级研究员的桥梁。

目录信息

目录
第1章　机器学习 1
1.1 什么是机器学习 2
1.2 机器学习面临的挑战 4
1.2.1 过拟合 5
1.2.2 克服过拟合 7
1.3 机器学习的类型 9
1.4 本章小结 13
第2章　神经网络 15
2.1 神经网络的节点 15
2.2 神经网络的层 17
2.3 神经网络的监督学习 21
2.4 训练单层神经网络：delta规则 22
2.5 广义delta规则 25
2.6 SGD、Batch和Mini Batch 26
2.6.1 SGD 26
2.6.2 Batch 27
2.6.3 Mini Batch 27
2.7 delta规则示例 29
2.8 SGD方法的实现 30
2.9 Batch方法的实现 32
2.10 SGD与Batch的比较 34
2.11 单层神经网络的局限性 36
2.12 究竟发生了什么？ 38
2.13 本章小结 40
第3章　多层神经网络的训练 41
3.1 反向传播算法 42
3.2 反向传播示例 46
3.2.1 XOR问题 48
3.2.2 动量 50
3.3 代价函数与学习规则 53
3.4 交叉熵函数示例 57
3.5 交叉熵函数 58
3.6 代价函数比较 60
3.7 本章小结 62
第4章　神经网络与分类问题 63
4.1 二元分类 63
4.2 多元分类 66
4.3 多元分类示例 71
4.4 本章小结 78
第5章　深度学习 79
5.1 深度神经网络的改进 80
5.1.1 梯度消失 81
5.1.2 过拟合 82
5.1.3 计算负载 83
5.2 ReLU与Dropout的实例 84
5.2.1 ReLU函数 85
5.2.2 Dropout 88
5.3 本章小结 93
第6章　卷积神经网络 95
6.1 卷积神经网络架构 95
6.2 卷积层 97
6.3 池化层 101
6.4 MNIST示例 102
6.5 本章小结 116
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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最近入手了一本据说是“MATLAB深度学习机器学习、神经网络与人工智能”的书，虽然拿到手的时候，我心里还是有点小忐忑的，毕竟这个领域听起来就很高大上，我一个初学者，能不能啃得动是个大问题。但翻开之后，就被它的内容深深吸引了。它没有一上来就抛出那些晦涩难懂的数学公式和理论，而是从最基础的概念讲起，比如什么是机器学习，它和人工智能有什么区别和联系，然后循序渐进地介绍了各种经典的机器学习算法，像是支持向量机、决策树等等。作者的讲解方式非常生动有趣，好像在跟一个老朋友聊天一样，一点点地把复杂的概念拆解开来，并且还搭配了大量的图示和案例，让原本枯燥的理论变得直观易懂。最让我惊喜的是，书中还提供了很多MATLAB的实用代码示例，这对我这种喜欢动手实践的人来说简直是太友好了，可以一边看书一边跟着敲代码，很快就能对算法的运行过程有一个更深刻的理解。而且，它还涉及到了一些前沿的神经网络和深度学习的内容，虽然还没有深入研究，但光是看看那些简介，就足以让我对未来的学习方向充满了期待。感觉这本书真的就像是一个引路人，把我带进了人工智能的奇妙世界，让我看到了无限的可能性。

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作为一名对人工智能领域充满好奇但又缺乏系统性知识的学习者，“MATLAB深度学习机器学习、神经网络与人工智能”这本书无疑为我打开了一扇新的大门。我惊喜地发现，它并没有像我预期的那样，上来就充斥着我难以理解的数学推导和模型架构。相反，作者以一种非常人性化的方式，从人工智能的宏观概念入手，为我描绘了一个清晰的蓝图。书中的机器学习章节，并非简单地介绍算法的名称和功能，而是深入浅出地讲解了各种算法背后的思想，比如监督学习、无监督学习的区分，以及它们各自适用的场景。我尤其欣赏作者在讲解决策树和随机森林等算法时，所使用的比喻和图解，让原本抽象的概念变得生动形象，我甚至能在脑海中勾勒出算法的决策过程。更难得的是，书中对MATLAB在这些算法中的实现进行了详细的阐述，每一行代码都附有详尽的注释，让我能够理解其背后的逻辑。这对于我这样需要将理论与实践相结合的学习者来说，简直是福音。我已经迫不及待地想要尝试书中的代码示例，并将这些知识应用到我自己的小项目中，相信这本书将是我在人工智能学习道路上的一个重要里程碑。

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我最近一直在寻找一本能够让我真正理解“深度学习”这个概念的书，并且能与我常用的MATLAB平台相结合。“MATLAB深度学习机器学习、神经网络与人工智能”这本书，恰好满足了我的需求，并且超出了我的预期。它非常聪明地将机器学习、神经网络和人工智能这几个概念串联起来，让读者能够从整体上把握这个领域的发展脉络。我特别赞赏书中对神经网络的介绍，它没有止步于简单的感知机模型，而是逐步深入到多层感知机、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等更复杂的模型。作者通过生动形象的比喻，将这些模型的工作原理讲解得非常透彻，比如CNN中卷积层的“特征提取”过程，以及RNN中“记忆”机制的运作方式，都让我豁然开朗。更重要的是，书中提供了大量的MATLAB代码实现，这些代码不仅能够运行，而且作者还对代码的每一个细节都进行了详尽的解释，让我能够清楚地理解如何利用MATLAB来构建和训练这些神经网络模型。我尝试着跟着书中的例子，用MATLAB训练了一个简单的图像分类器，效果相当不错，这种成就感让我对未来的学习充满了信心。这本书真的让我觉得，深度学习并没有想象中那么遥不可及。

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说实话，一开始我是抱着试试看的心态来翻阅这本“MATLAB深度学习机器学习、神经网络与人工智能”的，毕竟之前接触过一些这方面的书籍，要么过于理论化，要么代码晦涩难懂，常常让我半途而废。但是，这次真的让我眼前一亮！作者在内容的组织上非常巧妙，它并非死板地罗列算法，而是以一种更加故事化的方式，将机器学习、神经网络乃至人工智能的演进脉络和核心思想娓娓道来。我特别喜欢它在介绍每一个算法时，都会先从它诞生的背景、解决的问题出发，然后用通俗易懂的比喻来解释其工作原理，这大大降低了理解门槛。而且，书中穿插的案例非常贴合实际应用场景，比如图像识别、自然语言处理等，让我能够直观地感受到这些技术是如何改变我们生活的。而对于MATLAB的运用，书中并不是简单地给出代码，而是详细地解释了每段代码的逻辑和作用，并且提供了清晰的调试指导，让我在实践中少走了很多弯路。我尝试着运行了其中几个示例，代码运行流畅，结果也符合预期，这种成就感是其他方式难以比拟的。这本书给我最大的感受就是，它不是一本冰冷的工具书，而是一位经验丰富的导师，耐心地引导着我一步步探索人工智能的奥秘，让我不再感到迷茫和畏惧。

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这本书，名为“MATLAB深度学习机器学习、神经网络与人工智能”，在我手中翻阅之时，给我带来了极大的启发和惊喜。它不同于我以往阅读过的那些偏向于理论推导或者纯代码堆砌的书籍。作者在内容编排上，更像是在讲述一个关于智能进化的故事，从宏观的人工智能愿景，到具体的机器学习算法，再到当下最热门的深度学习技术，层层递进，逻辑清晰。我尤其喜欢书中对各种机器学习算法的讲解方式，它并非简单地列举公式，而是通过生活化的例子，比如垃圾邮件的识别、股票价格的预测等，来阐述算法的适用场景和工作原理。当看到书中介绍神经网络时，我感到了一种前所未有的清晰感，作者用非常形象的比喻，将神经元的工作方式、层的叠加以及反向传播算法的原理讲解得入木三分，仿佛在我脑海中构建了一个可视化的模型。而书中大量的MATLAB代码示例，更是锦上添花，这些代码不仅仅是功能的实现，更重要的是，作者对每一段代码的背后逻辑和实现细节都进行了深入的剖析，让我能够理解“为什么”这样写，而不是仅仅停留在“怎么”写。我尝试着复现了书中的几个关键算法，并且取得了成功，这种亲手实现复杂算法的体验，让我对人工智能的学习更加充满热情和自信。

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